DEIM Forum 2019 H5-3

ロードマップを用いたジオソーシャルデータに対する効率的なクローリング手法―クエリ回数の削減を目指して―
井嶋蒼†横山 昌平†† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6
E-mail: †ijima-so@ed.tmu.ac.jp, ††shohei@tmu.ac.jp
あらましGoogle Places API は，Google Maps に登録されているレストランやホテルにおけるクチコミなどのジオソーシャルデータをクロールすることができる API である．Google Maps は，世界で 10 億人以上のユーザがいるとされ，そのうち約 5000 万人のローカルガイドにより，日々膨大なクチコミが寄せられている．そのため，マーケティングや観光情報の分析において，非常に重要なデータベースになっている．しかし，Google Places API をはじめとした多くのソーシャルデータに対する問い合わせ API は，一日のリクエスト数が制限されており，短期間で大規模なデータを集めることが困難である．そこで，本研究では，一般的に，建物は道路に沿って建てられているという仮説のもと，ロードマップを用いた効率的なクローリング手法を提案する．具体的には，OpenStreetMap から抽出したロードマップを用いて，地物の疎密に応じた効率的なクエリ中心点を決定する．提案手法で集めたデータと網羅的な手法で集めたデータを比較し，考察を行う．
キーワード ジオソーシャルデータ，Google Places API，クエリ，OpenStreetMap，ロードマップ
ローカルガイドが作成したジオソーシャルデータである．

1 はじめにGoogle Maps 1 は，Google 社が提供している地図検索サービスである．世界での月間利用者数は 10 億人以上とされており，約 5000 万人以上のローカルガイドが Google Maps の作成を行っている．また，毎日更新されるデータ数は 2500 万個を超える [1]．Google Maps に登録されているデータには，建物に関するクチコミや写真といった詳細な情報が含まれている．
そういったデータは多くのローカルガイドによって，日々蓄積されているので，Google Maps は新規性の高い情報を得ることができる非常に重要なデータベースであるといえる．また，地域のお店や観光スポット，ランドマークといった建物に関する新規性の高いデータを分析することはマーケティングや観光といった消費者を主なターゲットとしている分野において必要不可欠である．
個人や他企業といった大小を問わない サードパー ティがGoogle Maps を様々な形で扱えるサービスとして，GoogleMaps Platform 2 がある．Google Maps Platform は主に Maps
API，Routes API，Places API の 3 つの API に分かれている．
それらの内の Places API を用いることで Google Maps に登録されている様々な情報をクロールすることができる．Places

API を用いてクロールすることができたデータには，単に建物の位置情報などの基本的な情報だけではなく，それに付随するクチコミや写真などといった詳しい情報も含まれる．これらは一方で，Google Maps のようなジオソーシャルデータを扱うサービスと似ているものとして OpenStreetMap 3 がある．

OpenStreetMap は Google Maps などの企業が提供するサービスとは違い，すべて無料で制限なくデータをクロールすることができる．しかし，OpenStreetMap は自由に活用できる地図を作ることを目的としたサービスである．地球上にある建物に関する情報を蓄積するのではなく，地図を作成すること自体に焦点を当てているため，建物に関するクチコミや写真といった詳しい情報を得ることができない．
しかし，OpenStreetMap でクロールすることはできても，Google Maps ではクロールすることができないデータが存在する．それは地図上に描かれているロードマップである．そして，我々は，一般的に，建物は道路に沿って建てられているという点に着目し，ビッグデータをクロールするときにロードマップを活用できるのではないかと考えた．本研究では，無作為にクエリ中心点を決めるのではなく，OpenStreetMap から抽出したロードマップ上にクエリの中心点を決定することで地物の疎密に応じた効率的なクローリング手法を提案する．また，提案手法と比較する手法として範囲をメッシュに区切り，データを網羅的にクロールする手法を採用する．そして，提案手法で集めたデータと網羅的な手法で集めたデータを比較し，考察を行う．
本手法を用いて解決できることは API を用いる際に生じてしまうリクエスト数の制限を回避できることである．マーケティ

1：https://www.google.co.jp/maps
2：https://cloud.google.com/maps-platform

3：https://www.openstreetmap.org

ングや観光といった分野でデータ分析を行うとき，たいていはた．道路ネットワーク上に補完されない GPS 点である oﬀ-road

大規模なデータいわゆるビッグデータが必要となる．しかし，にマップマッチングを行い，簡単化を行う．簡単化したオフロー

Google Places API などをはじめとした企業が提供している多ドに対して，DBSCAN を用いてクラスタリングを行い，道路くの問い合わせ API にはリクエスト制限があり，多くのリクエの補間を行った．

ストを短時間で行うと制限がかかってしまい，解除されるまで

竹内 [4] らは，道路ネットワークを用いて，略地図を生成す一定時間待たなければいけない．例えば，Google Places APIるときに，経路の見やすさに着目している．具体的には，道路は一秒あたりのリクエスト数の上限が 100 件である．それを超ネットワーク全体に経路の見やすさを考慮したコスト関数を用えてしまうと制限がかかってしまう．そのため，長時間クローいることで，略地図を生成している．

ルを行っても膨大なデータを得ることが難しい．また，網羅的に無作為にクエリ中心点を決定していると必然的にクエリ回数が多くなり，リクエスト制限にかかってしまう可能性が高くなってしまう．しかし，本手法では，抽出したロードマップに沿って規則的にクエリ中心点を決定するため，クエリ回数を削減することが可能である．そして，クエリ回数を削減することにより，リクエスト制限にかかってしまうリスクを減らし，大規模なデータを効率的にクロールできることに繋がると考える．
また，リクエスト制限の他に API の使用にかかるコストも削減できると考えられる．企業によっては，API を使用するために課金をしなければならない．Google Maps Platform で提供されている Maps API，Routes API，Places API の三つのAPI は 2018 年 6 月 11 日から料金体系が大きく変更になった．
毎月の 200 ドル分のリクエストは無料であるが，それを超えるとリクエストの使用量に応じて，料金が加算されてしまう従量課金制に変更された．リクエスト数を削減することにより，こういった API のコスト変化の面も柔軟に対応できると考える．
以下，本稿の構成を述べる．2 章では，関連研究を述べる．3章では，提案手法を用いる際の前提知識を述べる．4 章では提案手法を述べる．5 章では，提案手法と網羅的な手法を用いた実験結果を述べ，6 章で，両手法を比較し考察を述べる．7 章
で本研究のまとめと今後の展望を述べる．

2. 2 メッシュを用いた研究大森 [5] らは，Flickr 上にあるジオタグが付与された写真を多くクロールし，クロールしたデータのジオタグから海岸線などの地形を表す線を抽出するアルゴリズムの提案を行った．そのアルゴリズムでは，範囲をメッシュに区切り，クロールした写真データから地形を示す線を生成している．

Zhao [6] らは，効率的にジオソーシャルデータをクラスタリングする手法としてメッシュを用いてクラスタリングを行っている．具体的には，メッシュに区切った後，それぞれのメッシュに存在しているデータ数に基づいた番号を付けクラスタリングを行った．そのアルゴリズムは k-means と DBSCAN の両方の利点があることが分かった．
また，山田 [7] らは，メタデータが付与された風景写真を効果的に閲覧できるようにするための世界地図インタフェースシステムを実装した．世界地図上にメタデータに含まれる位置情報をもとに集めた写真を可視化するとき，多くの写真が撮影された場所には写真が密集してしまい，視認性が落ちてしまう．
そこで，画面のズームレベルの大小によって，メッシュの大きさが変わるような実装を行い，視覚的に見やすい世界地図インタフェースの開発を実現した．
本研究は，メッシュに頼ることなくデータのクロールを行う点で上記の研究と異なる．また，地図上に無秩序に分布してい2 関連研究

るデータに対して，いかにクエリ回数を削減させ，効率良くデータをクロールできるかという点に重点を置いているところ

本章では，関連研究について述べる．我々が調査した限りに本研究の意義があると考える．

ロードマップを用いて，クエリ回数の削減を目的とした効率的なクローリング手法の提案を行った研究はほとんどない．しか3 準備し，本研究で用いる道路に関する研究は数多くあるのでそれらを解説する．また，本研究では提案手法と比較する手法として本章では，提案手法の前提知識を述べる．3.1 節で Open-メッシュを用いたクローリング手法を採用している．ジオソー

StreetMap から抽出できるロードマップについて述べ，3.2

シャルデータを扱った研究では，メッシュを用いて行う研究も数多くされているのでそれらについても説明を行う．

2. 1 道路に関する研究
西村 [2] らは，OpenStreetMap から抽出したロードマップを用いて，道路の特性を推定する手法を提案した．まず，Pointof Interest(POI) のみでの特性を推定する．推定した POI 付近

節では提案手法で用いる点の間引きを行うアルゴリズムのRamer-Douglas-Peucker Algorithm について述べる．
3. 1 OpenStreetMap から抽出できるロードマップ
図 1 に OpenStreetMap からクロールしたある範囲内のシャ
ンゼリゼ通りと名前がつけられた道路を可視化した図を示す．

OpenStreetMap からクロールできるロードマップデータはの近隣道路の特性を推定することによって，ユーザの「にぎやGeoJSON ファイルとして保存することができ，そのファイルかな道」を通りたいなどといったニーズに応えている．

内にロードマップを構成している位置情報が含まれる．図 1 の余 [3] らは，不完全な道路ネットワークを考慮したマップマッチングを行いながら道路ネットワークを補間する手法を提案しように，ある範囲内の同じ名前の道路を取り出したときに，そのデータは両端の端点のみの位置情報で構成されているのではなく，短い道路が複数繋がって構成されていることが多い．ま4 提案手法
本章では，提案手法を述べる．まず，はじめに，図 5 に提案手法の概要図を示す．本手法はロードマップデータを Open-StreetMap からクロールし，ロードマップの端点のみを抽出し，単一方向の道路に分類するフェーズ (ロードマップ抽出フェーズ) と実際にクエリ中心点を決定するフェーズ (クエリフェーズ) の大きく二つに分かれる．4.1 節では，ロードマップ抽出フェーズを述べ，4.2 節では，クエリフェーズを述べる．

4. 1 ロードマップ抽出フェーズ
ロードマップ抽出フェーズの大まかな手順を下に示す．
（ 1 ） ロードマップデータをクロール
図 1 ロードマップ模式図（ 2 ） 道路を名前ごとにマージ（ 3 ） 端点以外の位置情報を間引くた，それぞれの短い道路内には，図 1 の赤色のマーカーで示さ（ 4 ） 道路の角度から東西南北判定を行う

れているような交差点などの単一の位置情報を含んでいる．

まず，はじめに overpass turbo 4 を用いて，ロードマップデー

このように，クロールしたそのままのロードマップデータに含タのクロールを行う．OpenStreetMap のデータにアクセスでまれている位置情報を何も操作を加えずにすべて用いて，クローきる API として，Overpass API 5 がある．overpass turbo はリングを行ってしまうと，クエリ回数が増加し，リクエスト制限

Overpass API を Web 上で利用できるデータマイニングツールにかかる可能性がより高くなってしまうことが考えられる．そのである．OpenStreetMap 上に登録されている道路や建物の地ため，提案手法では，クロールしたロードマップデータから端点物にはすべてタグ付けがされている．タグは施設や道路といっのみを抽出する．その際，次に述べる Ramer-Douglas-Peucker

た大まかな建物の種類を表すキーとレストランやカフェといっAlgorithm を用いる．

た細かい建物の種類を表す値で構成されている．建物はただ単

3. 2 Ramer-Douglas-Peucker Algorithmに大通りだけでなく，大通りからは外れているような住宅地に

Ramer-Douglas-Peucker Algorithm は，Ramer [8] が考案したアルゴリズムである．大量の点を結んで線を描くときにすべての点を用いて線を描くのではなく，それぞれの点から近くにある点を間引いて，元の線と近似させるアルゴリズムである．図 2，繋がっているような小道にも密集している可能性が高い．そのため，本手法では，大通りと細かい道路を示すタグを用いて，ロードマップデータをクロールする．具体的には，表 1 に示したタグを用いてロードマップデータをクロールする．

3，4 に，二次元平面上の点 A∼D に Ramer-Douglas-Peucker

表 1 本手法で用いる道路タグ
キー

Algorithm を適応する一連の操作の流れを示す．

値

まず，許容距離 ε を決める．始点 A，終点 D を結んだ直線

primary

AD から残っているそれぞれの点 B，C までの距離を求め，許secondary

容距離 ε と比較し，間引く点を決定する．図 3 の直線 BH1 ，highway

CH2 のような，残ったそれぞれの点と始点 および終点を結ん

tertiary
unclassified
residential

だ直線 (直線 AD) との距離が許容距離 ε より大きかったら，そpedestrianの点は間引かず，小さかった場合はその点を間引く．図 4 では，直線 CH2 が許容距離 ε より小さかったので，点 C が間引かれていることが分かる．これらの操作を再帰的に繰り返し，点を間引く．
このように，Ramer-Douglas-Peucker Algorithm は許容距離 ε によって，間引く点を決定する．したがって，許容距離 εの大小に伴って，間引かれる点が変化する．許容距離 ε を 0 に近づければ，間引きが行われず，極端に大きくすると，ほぼすべての点が間引かれ，始点，終点のみしか残らない可能性が高くなる．

クロールできたロードマップデータには，その道路の名前がデータとして付与されている．同じ名前が付与されている道路は複数あることもある．そこで，複数の同じ名前の道路をひとつの道路にマージする．
マージできたそれぞれの道路には，端点以外に複数の単一の交差点などを示す位置情報が含まれている．端点のみを取り出したいので，先に述べた Ramer-Douglas-Peucker Algorithm
を用いて，単一の位置情報を間引きし，端点のみの位置情報を抽出する．

本手法では，OpenStreetMap からクロールしたロードマップデータにこのようなアルゴリズムを適応して，位置情報を間引き，クローリングを行いやすくする．

4：http://overpass-turbo.eu/
5：http://overpass-api.de/図2 初期状態

図5

図4 終了状態

図 3 許容距離 ε との大小比較

提案手法の概要図

図 7 クエリフェーズ（ 1 ） 道路の端点 (Q1 ，Q2 ) を用いて，クロールを二回行う（ 2 ） 端点 (Q1 ，Q2 ) とそれぞれの端点でクロールできたデータとの距離の最大値 (Dmax1 ，Dmax2 ) を求める
（ 3 ） Dmax1 ，Dmax2 のうち，小さいほうを Dmin とし，道路を等分割する（ 4 ） 分割した道路の始点と終点を除く偶数番目をクロールする
まず，はじめに，直線道路の両端の端点である二点 (Q1 ，Q2 )をクエリ中心点としてクロールを二回行う．

Q1 ，Q2 のクロールを行ったあと，端点 Q1 ，Q2 とそれぞれの端点でクロールできたデータとの距離をすべて求める．求め図 6 東西南北判定た距離のうち，その最大値をそれぞれ Dmax1 ，Dmax2 とする．
図 6 に，東西南北判定を行うイメージ図を示す．端点のみ最大値を求めることによって，用いた道路に対して，それぞの位置情報を抽出できたすべての道路に対して，その角度をれの端点 Q1 ，Q2 のクローリングから収集できたおおよその求める．図 6 のように，北向き 0 °の線と道路がなす角度 θ をデータの範囲を知ることができる．データの散らばりが密であ求め，その角度に応じて，道路を南北方向，東西方向の 2 パるほど，端点から最も離れているデータより内側に新しいデー◦ <◦ターンの道路に分類する．具体的には，角度が 0 = θ <= 45 ，◦◦◦
135◦ <= θ <= 225 ，315 <= θ <= 360 なら南北方向の道路，◦ <◦◦◦45 = θ <= 135 ，225 <=θ<= 315 なら東西方向の道路としてができなかったデータを集めるために，次の操作を行う．

判定する．

集まっているほう）の距離を Dmin として，道路を等分割する．

タがある可能性が高い．Q1 ，Q2 のクローリングで集めること求めた Dmax1 ，Dmax2 のうち，小さいほう（データが密に端点のみを取り出し，かつ南北もしくは東西のどちらかの方

具体的には，用いた道路の距離を Dmin で割る．割った値が小向に分類した道路を用いて，実際にクエリの中心点を決定する数の場合は，切り上げを行い，奇数の場合は 1 を足して，値をクエリフェーズを行う．

必ず偶数にする．

4. 2 クエリフェーズ

分割できた道路の始点と終点 (Q1 ，Q2 ) を除く，偶数番目をそれぞれクロールする．

クエリフェーズの大まかな手順を下に示す．図 7 にクエリ

ここで，例外として図 8 を示す．それは複数の名前の異なるフェーズの模式図を示す．本手法のクエリフェーズは指定した道路が同じ共有点で接続している場合である．接続している複クエリ中心点からジオソーシャルデータを近さ順にクロールす

数の道路は共通の端点を接続点として共有しているので本手法る場合のみに焦点を当てている．

シュに区切り，区切られたそれぞれのメッシュの中心点をクエリ中心点として，クロールを行う．範囲 1 では，範囲内を 225個のメッシュに区切り，合計 225 回のクロールを行った．範囲2 では，範囲内を 100 個のメッシュの区切り，合計 100 回のクロールを行った．
図8

複数の道路が接続している場合

5. 2 実装

ロードマップの位置情報の間引きでは，Python3 の点の間引のクエリフェーズを適応して，クロールを行うと接続点を複数きを行うライブラリである rdp 6 を用いて，Ramer-Douglas-回クロールしてしまうことになる．そのため，このような場合，Peucker Algorithm を適応した．今回用いたライブラリ rdp は接続点は一度クロールしたら二度とクロールを行わないものと緯度経度を直接用いたユークリッド距離で距離計算を行う．ローする．

ドマップ抽出フェーズ内で，位置情報を間引くときは，最低限道路の端点を残しつつ，その間に含まれている単一の位置情報

5 実

験を間引ければよい．そのため，今回の実験では，両方のクロール範囲とも間引きで用いる許容距離 (ε) を 0.0001 に設定した．

本章では，提案手法とメッシュを用いて，網羅的にデータをクロールする手法 (ベースライン手法) を用いて行った実験につ

5. 3 実 験 結 果

いて述べる．5.1 節では，データのクロールを行う際の条件と表 2，3 に範囲 1 で東西方向の道路および南北方向の道路をベースライン手法について述べる．5.2 節では両手法を用いて用いた場合の実験結果を示す．表 4，5 に範囲 2 で東西方向のの実験を実現するために行った実装について述べ，5.3 節で実道路および南北方向の道路を用いた場合の実験結果を示す．合験結果を述べる．

計クエリ回数 Qall は一連のクローリングでクエリを行った合計

5. 1 クロール条件とベースライン手法回数である．総データ数 Dall はクロールできたすべてのデータ数である．純データ数 Dunq はクロールできた重複を含まない

今回の実験では Google Places API に含まれる機能である固有のデータ数であり，重複データ数 Ddup は総データ数 Dall

Nearby Search を用いてデータをクロールする．Nearby Searchから純データ数 Dunq を引いたデータ数である．積集合データは，1 クエリで指定した緯度経度 (クエリ中心点) から近さ順で数 Dinsec はどちらの手法でもクロールできた純データ数であ

建物のデータを 20 件分クロールすることができる機能である．

り，差集合データ数 Ddif f はどちらか一方の手法でのみクローデータを近さ順でクロールすることができるので，本手法のクルできた純データ数である．

エリフェーズが適応できる．

Nearby Search を用いるときに必須のパラメータとして建物

6 考察の種類 (タイプ) を設定しなければならない．タイプはカフェ(cafe) やホテル (lodging) など約 100 種類が提供されており，今回の実験では，レストラン (restaurant) をタイプとして設定

まず，範囲 1 における東西方向の道路と南北方向の道路を用いた場合の実験結果について，考察する．

する．データをクロールする範囲として，以下の二つの範囲を提案手法で東西方向の道路を用いた場合，ベースライン手法用いる．一つは，パリの凱旋門から伸びるシャンゼリゼ通りをよりも多くの純データをクロールすることに成功し，クエリ回含んでいる範囲である (範囲 1)．もう一つは，スペインのサン数も約 5 割削減することに成功した．この要因は，範囲 1 でのセバスティアンと呼ばれる地域を含んでいる範囲である (範囲

東西方向の道路の本数が単純に多かったことやその道路が比較2)．どちらの範囲とも，レストランが密集している地域であり，的，大きい道路であったことが挙げられる．建物が立っていや多くのデータをクロールすることができると考えられる．

すいと考えられる大きい道路沿いにクロールを行い，網羅的にロードマップ抽出フェーズでは，道路を南北か東西かの道路データを集めることができたと考えられる．に分類し，どちら一方の道路のみを用いて，それぞれクエリを一方，南北方向の道路を用いた場合，ベースライン手法での行う．今回の実験では，それぞれの範囲に対して，南北方向のクエリ回数を約 7 割削減することに成功したが，ベースライン道路を用いた場合，東西方向の道路を用いた場合の両方のパ手法より多くの純データをクロールすることができなかった．

ターンで実験を行った．

本手法でのクローリングはクエリに用いる道路の本数に比例す

また，クエリ中心点が範囲の境界付近に設定する場合，範囲る．南北方向の道路は東西方向の道路より数が少なかったこと外のデータをクロールすることも考えられる．このとき，範囲により，クエリ回数を削減することに成功したがクエリ回数の外に存在しているデータをクロールしてしまった場合，それら減少により，ベースライン手法を超える純データをクロールでのデータも実験結果には含めるものとする．

きなかったことが考えられる．

ベースライン手法では，範囲内をメッシュに区切り，データ次に，範囲 2 での結果について考察する．東西方向の道路をを網羅的に集めることを考える．範囲内を任意の個数のメッ
6：https://pypi.org/project/rdp/

表 2 範囲 1 の実験結果 (東西方向)

表 3 範囲 1 の実験結果 (南北方向)

提案手法

ベースライン手法

合計クエリ回数 Qall

121225

合計クエリ回数 Qall

提案手法 ベースライン手法

65

225

総データ数 Dall

2420

4500

総データ数 Dall

1300

4500

純データ数 Dunq

746

602

純データ数 Dunq

588602

重複データ数 Ddup

1674

4438

重複データ数 Ddup

7124438

積集合データ数 Dinsec

580

580

積集合データ数 Dinsec

475

475

差集合データ数 Ddif f

166

22

差集合データ数 Ddif f113127

表 4 範囲 2 の実験結果 (東西方向)

表 5 範囲 2 の実験結果 (南北方向)

提案手法

ベースライン手法

合計クエリ回数 Qall

66

100

合計クエリ回数 Qall

提案手法 ベースライン手法

44100

総データ数 Dall

1320

2000

総データ数 Dall

880

2000

純データ数 Dunq

174166

純データ数 Dunq

180

166

重複データ数 Ddup

1146

1834

重複データ数 Ddup7001834

積集合データ数 Dinsec

165165

積集合データ数 Dinsec

157165

差集合データ数 Ddif f91

差集合データ数 Ddif f239

用いた場合，クエリ回数を約 4 割削減しつつ，ベースライン手い場合も多い．そのような地域にも対応できるように生のロー法より多い純データをクロールできた．同様に，南北方向の道ドマップデータをどのように扱うのかも検討する必要がある．

路でも，約 6 割のクエリを削減できた．範囲 2 は，道路が格

今回の実験では，範囲内を網羅的にクローリングできるはず

子状に交わっている範囲に多くのレストランが密集している地のベースライン手法はメッシュの一辺の大きさを特に指定せず，域である．格子状に交わっている道路の東西，南北のどちらかメッシュの個数のみを指定して，クローリングを行った．そうの方向の道路を用いたことがクエリ数を重ねることなく，ベーではなく，メッシュひとつひとつの一辺の長さをより細かく調スライン手法よりも多い純データをクロールできたことにつな整し，比較手法として適切にベースライン手法を再構築する必がったと考える．

要もある．

両方の範囲において，本手法を用いて，クエリ回数を削減でまた，クエリ回数やクロールできたデータ数だけで結果を比きたので，削減できた分のクエリを他の範囲のクローリングに較するのではなく，クロールできたデータの質も考慮したうえ

充てることで，合計的により少ないクエリ数で複数の範囲のクでデータの考察を行うことも考えている．

ローリングを行え，より短時間で多くのデータをクロールすることができると考える．

7 おわりに
本研究では，建物は道路に沿って建てられているという仮説のもと，OpenStreetMap から抽出できるロードマップを用いて，効率的なジオソーシャルデータのクロールを試みた．実験の結果，提案手法を用いて，合計クエリ回数を，範囲 1 の東西方向の道路のクローリングでは約 5 割，南北方向の道路では約7 割，範囲 2 では，東西方向の道路では約 4 割，南北方向の道路では約 6 割削減することに成功した．ロードマップを用いた本手法では，ベースライン手法より少ないクエリ回数でそれぞれの範囲のデータを網羅的にクロールすることができたうえにベースライン手法よりも多い純データをクロールすることができたので，ジオソーシャルデータをクロールする際に，ロードマップは有用であることを示せた．
今後の課題として，さまざまな道路に対応することやクエリ回数をより削減できるようにクエリフェーズの見直しを行うことを検討している．さらに，重複データを少なくすることを検討している．また，本手法では，道路を名前ごとにマージしたが，日本のようにひとつひとつの道路に名前がつけられていな

文

献[1] 200 の国と地域を網羅する google マップのおもしろ統計｜@dime
アットダイム. https://dime.jp/genre/499471/.
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